pandas数据重塑技巧：长格式和宽格式如何转换？看这篇就够了

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'date': ['2024-01', '2024-01', '2024-02', '2024-02'],
    'city': ['北京', '上海', '北京', '上海'],
    'temp': [5, 8, 10, 12]
})
print(df)
#       date city  temp
# 2024-01   北京     5
# 2024-01   上海     8
# 2024-02   北京    10
# 2024-02   上海    12

# pivot: 长 -> 宽
wide = df.pivot(index='date', columns='city', values='temp')
print(wide)
# city      北京  上海
# date
# 2024-01     5    8
# 2024-02    10   12

# 不指定 values: 对剩余所有列做 pivot
result = df.pivot(index='date', columns='city')

# ⚠️ 如果 index + columns 组合不唯一会报错！
# 如果有多余列，pivot 会用多层级列来容纳

df = pd.DataFrame({
    'date': ['2024-01', '2024-01', '2024-01', '2024-02', '2024-02', '2024-02'],
    'city': ['北京', '北京', '上海', '北京', '北京', '上海'],
    'product': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B'],
    'sales': [100, 150, 200, 110, 160, 220]
})

# 基本用法
result = df.pivot_table(
    values='sales',      # 要聚合的值
    index='city',        # 行索引
    columns='product',   # 列索引
    aggfunc='sum',       # 聚合函数（默认 'mean'）
    fill_value=0         # 用 0 填充 NaN
)
print(result)
# product    A    B
# city
# 北京     210  310
# 上海     200  220

# 多个聚合函数
result = df.pivot_table(
    values='sales',
    index='city',
    columns='product',
    aggfunc=['sum', 'mean', 'count']
)

# 对多个值列使用不同聚合
result = df.pivot_table(
    index='city',
    aggfunc={'sales': 'sum', 'quantity': 'mean'}
)

# 多层索引
result = df.pivot_table(
    values='sales',
    index=['city', 'date'],    # 多级行索引
    columns='product',
    aggfunc='sum'
)

pd.pivot_table(
    data,
    values=None,          # 要聚合的列
    index=None,           # 行分组键
    columns=None,         # 列分组键
    aggfunc='mean',       # 聚合函数: str / list / dict
    fill_value=None,      # 填充缺失值
    margins=False,        # 是否添加 'All' 汇总行/列
    margins_name='All',   # 汇总标签名
    dropna=True,          # 是否丢弃全为 NaN 的列
    observed=False,       # 分类数据：是否只显示数据中出现的组
    sort=True             # 是否对结果排序
)

result = df.pivot_table(
    values='sales',
    index='city',
    columns='product',
    aggfunc='sum',
    margins=True,
    margins_name='合计'
)
# 添加了"合计"行和列

df_wide = pd.DataFrame({
    'name': ['张三', '李四', '王五'],
    'math': [85, 90, 78],
    'english': [88, 82, 95],
    'chinese': [92, 88, 85]
})

# 基本用法: 指定 id_vars（保持不变的列）
long = pd.melt(df_wide, id_vars=['name'])
#       name variable  value
# 0      张三     math     85
# 1      李四     math     90
# ...
# 7      李四  chinese     88
# 8      王五  chinese     85

# 自定义列名
long = pd.melt(
    df_wide,
    id_vars=['name'],
    value_vars=['math', 'english', 'chinese'],  # 指定要融化的列
    var_name='科目',        # 原列名变成的新列名
    value_name='分数'       # 原值变成的新列名
)
print(long)
#   name    科目  分数
# 0  张三  math    85
# ...

# 只融化部分列
pd.melt(df, id_vars=['id', 'date'], value_vars=['sale', 'cost'])

# 不指定 value_vars: 自动使用所有非 id_vars 列
pd.melt(df, id_vars=['id'])

# 配合 groupby 做聚合
long = pd.melt(df, id_vars=['region'], value_vars=['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'])
result = long.groupby(['region', 'variable'])['value'].sum()

# 创建有多层列的 DataFrame
cols = pd.MultiIndex.from_product([['温度', '湿度'], ['北京', '上海']],
                                   names=['指标', '城市'])
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4),
                  index=['1月', '2月', '3月'],
                  columns=cols)
print(df)
# 指标   温度      湿度
# 城市   北京  上海  北京  上海
# 1月     0    1    2    3
# 2月     4    5    6    7
# 3月     8    9   10   11

# stack: 列层级 -> 行层级
stacked = df.stack()         # 压缩最内层列到行
print(stacked)
# 指标     温度  湿度
# 1月 北京   0    2
#     上海   1    3
# 2月 北京   4    6
# ...

stacked = df.stack(level=0)  # 压缩第 0 层列到行
stacked = df.stack(level='指标')  # 按名称压缩

# 创建有 MultiIndex 的 Series
idx = pd.MultiIndex.from_product([['1月', '2月'], ['北京', '上海']],
                                  names=['月份', '城市'])
s = pd.Series([5, 8, 10, 12], index=idx, name='温度')
print(s)
# 月份  城市
# 1月   北京     5
#       上海     8
# 2月   北京    10
#       上海    12

# unstack: 行层级 -> 列层级
wide = s.unstack()           # 压缩最内层行到列
print(wide)
# 城市  北京  上海
# 月份
# 1月     5    8
# 2月    10   12

wide = s.unstack(level=0)    # 压缩第 0 层
wide = s.unstack(level='月份')  # 按名称压缩
wide = s.unstack(fill_value=0)  # NaN 填充为 0

df = pd.DataFrame({
    '性别': ['男', '女', '女', '男', '女', '男', '男'],
    '学历': ['本科', '硕士', '本科', '博士', '硕士', '本科', '硕士'],
    '部门': ['技术', '销售', '技术', '技术', '销售', '销售', '技术']
})

# 基本交叉表
result = pd.crosstab(df['性别'], df['学历'])
print(result)
# 学历  博士  本科  硕士
# 性别
# 女     0    1    2
# 男     1    2    1

# 多列分组
result = pd.crosstab(df['性别'], [df['学历'], df['部门']])

# 归一化：百分比
pd.crosstab(df['性别'], df['学历'], normalize='all')     # 整体占比
pd.crosstab(df['性别'], df['学历'], normalize='index')   # 行占比
pd.crosstab(df['性别'], df['学历'], normalize='columns') # 列占比

# 带汇总
pd.crosstab(df['性别'], df['学历'], margins=True, margins_name='合计')

# 带值（而非计数）
df2 = pd.DataFrame({
    '性别': ['男', '女', '女', '男'],
    '产品': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    '金额': [100, 200, 150, 180]
})
pd.crosstab(df2['性别'], df2['产品'],
            values=df2['金额'], aggfunc='sum')

pd.crosstab(
    index,          # 行分组
    columns,        # 列分组
    values=None,    # 要聚合的值
    aggfunc=None,   # 聚合函数
    rownames=None,  # 行名称
    colnames=None,  # 列名称
    margins=False,  # 汇总
    margins_name='All',
    dropna=True,    # 丢弃 NaN 列
    normalize=False # 归一化: 'all' / 'index' / 'columns'
)